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Le serveur n8n MCP permet une intégration transparente entre les assistants IA et la plateforme d'automatisation n8n, permettant aux utilisateurs FlowHunt de déclencher, surveiller et gérer des workflows automatisés via des agents IA.
Le serveur MCP Prefect fait le lien entre les assistants IA et la plateforme d'orchestration de flux Prefect, permettant la gestion en langage naturel des flux, déploiements, exécutions et plus encore. Automatisez, surveillez et contrôlez facilement les ressources Prefect via FlowHunt ou d'autres interfaces alimentées par l'IA.
Le serveur Unleash MCP fait le lien entre les assistants IA et les applications LLM avec le système de Feature Toggle Unleash, permettant la gestion automatisée des feature flags, la découverte de projets et l’exposition dynamique des fonctionnalités pour des workflows pilotés par l’IA.
Le serveur Debugg AI MCP offre une automatisation du navigateur pilotée par l'IA et des tests UI de bout en bout pour les applications web. Intégrez-le avec FlowHunt ou des pipelines CI/CD pour automatiser les tests UI, simuler le comportement utilisateur et analyser le rendu visuel, le tout en langage naturel ou via des outils CLI.
Le serveur MCP Azure DevOps agit comme un pont entre les requêtes en langage naturel et l’API REST Azure DevOps, permettant aux assistants IA et aux outils d’automatiser les workflows DevOps, de gérer les éléments de travail et d’accéder aux informations projet/équipe directement depuis des interfaces conversationnelles.
Le serveur MCP snyk-ls fait le lien entre les assistants IA et les workflows de développement avec les outils de sécurité de Snyk, permettant l’analyse de vulnérabilités, la gestion des résultats de sécurité et des recommandations contextuelles directement dans les environnements de développement grâce au Model Context Protocol (MCP).
Intégrez et automatisez les tableaux de bord, sources de données et outils de monitoring de Grafana dans des workflows de développement pilotés par l’IA grâce au serveur Grafana MCP de FlowHunt. Permettez une gestion fluide et intelligente des tableaux de bord, l’exécution de requêtes et l’intégration de l’observabilité.
Le serveur MCP Cloudflare fait le lien entre les assistants IA et les services cloud de Cloudflare, permettant l’automatisation en langage naturel des configurations, journaux, builds et documentation. Intégrez facilement les API Cloudflare et l’observabilité dans des workflows pilotés par l’IA avec une configuration sécurisée et robuste.
Le serveur MCP Raygun fait le lien entre les assistants IA et l'API robuste de Raygun, permettant l'automatisation de la gestion des erreurs, le suivi des déploiements, la surveillance des performances, la gestion des source maps et l'administration des équipes au sein des workflows FlowHunt.
MCP Discovery est un outil en ligne de commande basé sur Rust qui automatise la découverte et la documentation des capacités, outils et ressources des serveurs MCP. Il génère une documentation complète et à jour en formats Markdown, HTML ou texte, pour une intégration fluide dans les workflows des développeurs et les pipelines CI.
Le serveur mcp-server-docker MCP permet aux assistants IA de gérer les conteneurs Docker via le langage naturel. Intégrez ce MCP avec FlowHunt et d'autres clients pour l'orchestration automatisée des conteneurs, l'introspection, le débogage et la gestion persistante des données.
Le serveur Kong Konnect MCP intègre des assistants IA avec la passerelle API de Kong Konnect, permettant des requêtes en langage naturel pour l’analytique, la configuration et la gestion du plan de contrôle via des outils standardisés Model Context Protocol (MCP).
Le serveur MCP Alibaba Cloud Ops permet une intégration transparente avec les API Alibaba Cloud, offrant aux agents IA la possibilité d'automatiser la gestion des ressources, la surveillance et les workflows DevOps via des interfaces standardisées Model Context Protocol.
Le serveur MCP AWS Resources permet aux assistants IA de gérer et d'interroger les ressources AWS de manière conversationnelle en utilisant Python et boto3. Intégrez une automatisation et une gestion AWS puissantes dans vos workflows FlowHunt avec des opérations sécurisées et basées sur les autorisations.
Le serveur MCP Cronlytic apporte une automatisation transparente alimentée par l'IA à l'infrastructure de tâches cron sans serveur, permettant aux LLM de gérer, surveiller et optimiser les tâches planifiées via une interface unifiée Model Context Protocol (MCP).
Le serveur MCP GitHub Actions permet aux assistants IA de gérer les workflows GitHub Actions, d'automatiser les tâches CI/CD, d'analyser les exécutions de workflows et d'améliorer la sécurité dans les pipelines de développement logiciel.
Le serveur MCP Helm Chart CLI fait le lien entre les assistants IA et le gestionnaire de paquets Helm pour Kubernetes, permettant l’automatisation en langage naturel des workflows Helm tels que l’installation de chart, la gestion des dépôts et l’exécution de commandes. Améliorez la productivité des développeurs et simplifiez les opérations Kubernetes en exposant les capacités de Helm aux outils pilotés par l’IA.
Le serveur MCP k8s-multicluster-mcp offre une gestion centralisée et transparente de plusieurs clusters Kubernetes via une API standardisée, prenant en charge les opérations sur les ressources, le changement de contexte et les comparaisons inter-clusters pour les workflows IA et les équipes de développeurs.
Le serveur MCP Terminal Controller permet l'exécution sécurisée de commandes terminal, la navigation dans les répertoires et les opérations sur le système de fichiers via une interface standardisée. Il fait le lien entre les assistants IA et les environnements hôtes, favorisant l'automatisation et la gestion sécurisée des tâches système.
Intégrez des assistants IA à l’API Terraform Cloud grâce au serveur MCP Terraform Cloud. Gérez l’infrastructure en langage naturel, automatisez les tâches de workspace et de projet, et simplifiez vos workflows infrastructure-as-code, le tout depuis vos plateformes IA préférées.
Le serveur Windows CLI MCP connecte les assistants IA aux interfaces en ligne de commande Windows et aux systèmes distants via SSH, offrant une exécution de commandes et une automatisation programmables et sécurisées pour les environnements locaux et distants.
Le serveur Dynatrace MCP connecte la plateforme d'observabilité Dynatrace à vos workflows alimentés par l’IA dans FlowHunt, permettant un accès en temps réel aux métriques de production, logs, anomalies et événements de sécurité pour un débogage, une surveillance et une automatisation améliorés.
Le serveur MCP 1Panel fait le lien entre les assistants IA et la plateforme de gestion 1Panel, permettant l'automatisation, des opérations à distance sécurisées et une intégration IA en temps réel pour les workflows d'administration système.
Intégrez Apache Airflow à vos workflows FlowHunt grâce au serveur MCP Apache Airflow. Ce pont permet aux agents IA de gérer, surveiller et automatiser les DAGs Airflow via un protocole standardisé, offrant une orchestration fluide, un monitoring et une gestion dynamique des pipelines.
Le serveur MCP Nomad fait le lien entre les assistants IA et HashiCorp Nomad, permettant l’orchestration en temps réel, la gestion des jobs et l’automatisation de l’infrastructure directement depuis les workflows FlowHunt et d’autres outils IA.
Le serveur MCP Terraform connecte FlowHunt et les agents IA au Terraform Registry, permettant la découverte automatisée, l'extraction et l'analyse des fournisseurs, modules et ressources Terraform pour des workflows avancés d'Infrastructure as Code.
Le serveur WildFly MCP connecte les serveurs WildFly aux outils d'IA générative, permettant la gestion et la surveillance des environnements WildFly en langage naturel via FlowHunt. Automatisez les opérations serveur, simplifiez le dépannage et intégrez-vous à des workflows pilotés par l'IA pour une administration efficace.
Rust MCP Filesystem est un serveur MCP ultra-rapide, asynchrone et léger écrit en Rust, permettant des opérations de fichiers sécurisées et efficaces pour les workflows assistés par IA. Il offre une recherche avancée par glob, une sécurité en lecture seule par défaut, et une intégration transparente avec FlowHunt et d'autres outils de développement.
Le serveur Consul MCP fait le lien entre les assistants IA et les outils de développement avec les puissantes API de découverte de service, de vérification de l'état et de stockage clé-valeur de HashiCorp Consul. Cette intégration permet aux workflows pilotés par l'IA d'automatiser la gestion de l'infrastructure, la surveillance en temps réel, la gestion des événements et la configuration dynamique dans des environnements propulsés par Consul.
Le serveur MCP AWS Cost Explorer connecte des assistants IA comme Claude à AWS Cost Explorer et aux journaux d'invocation de modèles Bedrock, permettant des requêtes et analyses en langage naturel des données de dépenses cloud pour une gestion et un reporting des coûts AWS améliorés.
Le serveur Honeycomb MCP fait le lien entre les assistants IA et les données d'observabilité Honeycomb, permettant aux LLM d'analyser en toute sécurité les métriques, les tableaux de bord et le comportement du code pour les workflows d'entreprise. Il automatise l'analyse des données, accélère la recherche de la cause racine et simplifie la gestion des SLO dans les opérations de développement.
Le serveur MCP LaunchDarkly connecte les assistants et agents IA à la plateforme de gestion des fonctionnalités de LaunchDarkly via le Model Context Protocol, permettant la gestion automatisée des feature flags, la configuration des environnements, l'orchestration des déploiements et l'automatisation des workflows directement depuis des outils alimentés par l'IA.
Le Serveur MCP Phone est un plugin pour le Model Context Protocol (MCP) qui permet le contrôle à distance des appareils Android à l'aide de commandes ADB. Il fait le lien entre les assistants IA et les appareils Android pour l'automatisation, la gestion et les interactions en temps réel, renforçant les workflows nécessitant un accès direct aux appareils physiques.
Le serveur MCP Pinner pour FlowHunt permet l'épinglage automatisé et sécurisé des images Docker de base et des GitHub Actions sur des digests immuables, renforçant la sécurité de la chaîne d'approvisionnement et la reproductibilité dans les workflows de développement.
Le serveur MCP Atlassian relie les assistants IA aux outils Atlassian comme Jira et Confluence, permettant la gestion automatisée de projets, la récupération de documentation et l'amélioration des flux de développement logiciel au sein de FlowHunt.
Le serveur MCP CircleCI relie l’infrastructure CI performante de CircleCI à l’écosystème MCP, permettant aux assistants IA d’automatiser et de surveiller les workflows, d’accéder aux analyses de builds et de rationaliser les pipelines de développement directement depuis FlowHunt.
MCP Create est un service de gestion dynamique de serveurs qui permet la création, l'exécution et l'orchestration à la demande de plusieurs serveurs MCP. Conçu pour des workflows IA évolutifs et modulaires, il permet aux développeurs de lancer, mettre à jour et gérer des serveurs MCP de façon programmatique, tout en supportant une exécution robuste des outils et la gestion du cycle de vie.
Le serveur MCP de santé du système pour FlowHunt permet la surveillance en temps réel à distance des serveurs Linux—exposant les métriques CPU, mémoire, disque, réseau et sécurité aux assistants IA via le protocole Multi-Channel. Automatisez les contrôles de santé de l’infrastructure, recevez des alertes basées sur des seuils et optimisez les workflows DevOps grâce à l’intégration directe de l’IA.
Le serveur MCP mcp-k8s-go permet aux assistants IA d'interagir de manière programmatique avec des clusters Kubernetes via le Model Context Protocol, automatisant et rationalisant les workflows DevOps grâce à une interface standardisée.
Le Serveur MCP Multicluster permet aux systèmes GenAI et aux outils de développement de gérer, surveiller et orchestrer des ressources à travers plusieurs clusters Kubernetes via le Model Context Protocol (MCP), offrant une automatisation intelligente et des workflows DevOps simplifiés.
Le serveur MCP Vantage fait le lien entre les assistants IA et les clients MCP avec vos données de coûts cloud, permettant des requêtes et analyses en langage naturel de vos dépenses cloud via les API de Vantage. Analysez, anticipez et gérez facilement les dépenses cloud pour AWS, Azure, GCP et plus encore.
ssh-mcp-server est un serveur Model Context Protocol (MCP) sécurisé qui permet aux assistants IA et aux outils de développement d’exécuter en toute sécurité des commandes SSH et de transférer des fichiers sur des serveurs distants, le tout sans exposer les identifiants. Idéal pour la gestion à distance, l’automatisation du déploiement et la synchronisation de fichiers dans vos workflows FlowHunt.
Le serveur Confluent MCP permet aux assistants IA d'interagir avec les API Confluent Cloud, offrant une gestion en langage naturel des topics Kafka, des connecteurs et des jobs Flink SQL pour des opérations de données en streaming automatisées et simplifiées.
Le serveur MCP Codacy fait le lien entre les assistants IA et la plateforme Codacy, permettant l'automatisation de l’analyse de qualité de code, la sécurité, la gestion de dépôts et l’optimisation des workflows développeur grâce à l’accès programmatique à la puissante API de Codacy.
Intégrez vos assistants IA avec l’API de la plateforme JFrog à l’aide du serveur MCP JFrog. Automatisez la gestion des dépôts, le suivi des builds, la supervision à l’exécution, la recherche d’artéfacts et l’analyse de vulnérabilités pour optimiser vos workflows DevOps.
Le serveur MCP Kibana fait le lien entre les assistants IA et Kibana, permettant la recherche automatisée, la gestion des tableaux de bord, la surveillance des alertes et le reporting via le protocole standardisé Model Context Protocol pour des workflows puissants et pilotés par l’IA.
Le serveur MCP Kubernetes fait le lien entre les assistants IA et les clusters Kubernetes, permettant l’automatisation pilotée par l’IA, la gestion des ressources et des workflows DevOps via des commandes MCP standardisées.
Intégrez des capacités puissantes d'envoi d'e-mails programmatiques dans vos workflows IA avec le serveur MCP Resend. Connectez sans effort les agents IA à l'API email Resend pour automatiser les notifications, les e-mails transactionnels et les communications de workflow.
ntfy-mcp est un serveur MCP qui fait le pont de notification entre les assistants IA et le service de notification ntfy, permettant des alertes de fin de tâche en temps réel et des workflows de développement simplifiés.
Le Serveur JMeter MCP relie Apache JMeter à des workflows pilotés par l'IA, permettant des tests de performance automatisés, une analyse et une intégration transparente dans les pipelines de développement. Il expose les fonctionnalités de JMeter en tant qu’outils et ressources pour des environnements d’ingénierie modernes boostés par l’IA.
Le serveur MCP Containerd fait le lien entre le runtime de Containerd et le Model Context Protocol (MCP), permettant aux agents IA et aux workflows d'automatisation de gérer de manière programmatique les conteneurs, pods et images. Il offre aux environnements DevOps et pilotés par l'IA une gestion robuste du cycle de vie des conteneurs et des images via des endpoints standardisés.
Le serveur MCP Heroku fait le lien entre les assistants IA et la plateforme Heroku, permettant la gestion automatisée des applications, les déploiements, la surveillance des ressources et la configuration via des outils standardisés Model Context Protocol (MCP). Intégrez Heroku à vos workflows pilotés par l’IA pour une automatisation cloud simplifiée.
Le serveur Keycloak MCP permet la gestion des utilisateurs et des domaines Keycloak via une interface Model Context Protocol (MCP) alimentée par l’IA, automatisant les tâches d’administration comme la création, la suppression, la liste des domaines et des utilisateurs pour optimiser les workflows DevOps.
Le Serveur MCP Kubernetes fait le lien entre les assistants IA et les clusters Kubernetes/OpenShift, permettant la gestion programmatique des ressources, les opérations sur les pods, et l’automatisation DevOps via des workflows en langage naturel.
Le serveur MCP KubeSphere permet aux assistants IA et aux outils de développement LLM de gérer facilement les clusters KubeSphere, en automatisant des tâches telles que la gestion des workspaces, des clusters, des utilisateurs et des extensions pour accélérer le développement cloud-native et les workflows DevOps.
Le serveur MCP Postman permet aux assistants IA d’exécuter des collections Postman et d’automatiser les flux de tests d’API à l’aide de Newman, le tout via une interface MCP standardisée. Intégrez la validation d’API, la gestion des environnements et un reporting de tests détaillé de façon transparente dans vos flux QA pilotés par l’IA.
Le serveur MCP Prometheus permet aux assistants IA d'interagir avec les métriques Prometheus via des interfaces standardisées Model Context Protocol (MCP). Il prend en charge les requêtes PromQL, la découverte de métriques, l'accès aux métadonnées et l'analyse de séries temporelles pour une surveillance automatisée et des insights d'infrastructure pilotés par l'IA.
MCP-NixOS est un serveur Model Context Protocol pour NixOS, permettant aux assistants IA et aux développeurs d'accéder aux configurations, paquets et état du système NixOS de façon programmatique, pour automatiser l'infrastructure, garantir la reproductibilité des builds et alimenter des workflows DevOps par l'IA.
Le serveur Pulumi MCP permet aux assistants IA et aux outils de développement de gérer l’infrastructure cloud de manière programmatique en faisant le lien entre la plateforme d’infrastructure-as-code de Pulumi et le Model Context Protocol (MCP). Simplifiez les déploiements, automatisez les mises à jour et contrôlez les ressources cloud directement depuis vos environnements alimentés par l’IA préférés.
Le serveur RabbitMQ MCP permet aux assistants IA de gérer, d’automatiser et d’interagir avec des brokers RabbitMQ via le Model Context Protocol (MCP). Il simplifie la gestion des files d’attente, l’administration des brokers et les opérations de messages dynamiques pour des systèmes distribués robustes—entièrement intégré aux workflows FlowHunt.
